★本刊記者/梁秀璟

林詩萬：數(shù)據(jù)分析對推動(dòng)智能制造具有核心作用

★本刊記者/梁秀璟

本文從智能工廠的核心架構(gòu)，智能制造的當(dāng)務(wù)之急，數(shù)據(jù)應(yīng)用及分析等方面闡述了數(shù)據(jù)分析對推動(dòng)智能制造具有核心作用。

Thingwise首席執(zhí)行官、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（IIC）架構(gòu)任務(wù)組聯(lián)合主席林詩萬

林詩萬博士現(xiàn)為美國Thingswise有限公司的首席執(zhí)行官和聯(lián)合創(chuàng)始人，致力于對最新的大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和云計(jì)算技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化與創(chuàng)新，為工業(yè)運(yùn)營的智能化開創(chuàng)流式數(shù)據(jù)分析的啟鑰式平臺，提供可執(zhí)行的信息流，支持智慧運(yùn)營的決策。他現(xiàn)為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（IIC）任架構(gòu)任務(wù)組聯(lián)合主席，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)參考架構(gòu)的主要策劃和貢獻(xiàn)者之一。他也是工業(yè)4.0平臺和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)同盟架構(gòu)聯(lián)合任務(wù)組的聯(lián)合負(fù)責(zé)人之一、美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)局（NIST）主導(dǎo)的虛擬物理系統(tǒng)（CPS）公共工作組系統(tǒng)框架分組的聯(lián)合主席，以及邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟專家委員會(huì)委員。

編者按：信息技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在給傳統(tǒng)工業(yè)發(fā)展方式帶來顛覆性、革命性的影響。二維碼、RFID、傳感器、工控系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)、ERP、CRM等技術(shù)的廣泛應(yīng)用，推動(dòng)工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程各環(huán)節(jié)的互聯(lián)互通，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)融合發(fā)展。但網(wǎng)絡(luò)、通信、硬件設(shè)備等只是工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通的基礎(chǔ)，實(shí)時(shí)感知、采集、監(jiān)控生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析對企業(yè)產(chǎn)生、擁有的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，得到有作用的分析結(jié)果，智能制造才能得以實(shí)現(xiàn)。然而，在發(fā)展得如火如荼的智能制造產(chǎn)業(yè)中，卻鮮有人能夠真正理解數(shù)據(jù)分析對于智能制造的重要意義。本文特別采訪了Thingwise首席執(zhí)行官、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（IIC）架構(gòu)任務(wù)組的聯(lián)合主席林詩萬先生，就這一問題進(jìn)行了詳盡闡述，希望可以為讀者帶來啟發(fā)。

核心理念

通過全面數(shù)字化和全局互聯(lián)互通從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)和管理流程的智能化是智能工廠的核心理念。

：您認(rèn)為智能工廠的核心架構(gòu)是怎樣的？

智能工廠牽涉到的范圍非常廣泛，除如智能機(jī)器人、集成產(chǎn)品生產(chǎn)模擬、添加性制造/3D打印等等專門技術(shù)領(lǐng)域外，很大程度上主要圍繞在這樣一個(gè)核心課題：即如何把信息和通訊技術(shù)（Information & Communication Technology - ICT）應(yīng)用于在傳統(tǒng)的生產(chǎn)環(huán)境中，與運(yùn)營技術(shù)（Operational Technology - OT）兩化融合，從而實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)。它涵蓋了生產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)過程的數(shù)字化，對機(jī)器設(shè)備的連接，數(shù)據(jù)收集、分析和

智能工廠的核心架構(gòu)：關(guān)注連接性與智能化

應(yīng)用，生產(chǎn)運(yùn)營技術(shù)與信息技術(shù)及生產(chǎn)系統(tǒng)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的融合等方面。這些系統(tǒng)的連接和融合不僅在企業(yè)內(nèi)部，也可跨企業(yè)或在其生態(tài)圈內(nèi)實(shí)現(xiàn)。

國際和國內(nèi)最近發(fā)表了一系列相關(guān)的參考架構(gòu)，包括創(chuàng)建于美國而日具國際性的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟的《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)參考架構(gòu)-IIRA》 、德國工業(yè)4.0平臺的《工業(yè)4.0參考架構(gòu)模式-RAMI4.0》 、在國內(nèi)創(chuàng)立的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)（版本1.0）》、以及最近在國內(nèi)成立的邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的相關(guān)的參考架構(gòu)。根據(jù)我的理解，這些參考架構(gòu)對智能工廠都有很強(qiáng)的適用性。盡管它們對系統(tǒng)分析的視角和重點(diǎn)有所不同，在適用的廣度和深度方面也各有差異，但在重要的理念上都具有很強(qiáng)的共通性，我覺得其中有兩點(diǎn)值得重視。

第一點(diǎn)是連接性，不僅是對機(jī)器或物理實(shí)體的連接，而且包括了在生產(chǎn)的大環(huán)境里對不同層次和環(huán)節(jié)中的不同系統(tǒng)之間的連接和融合。這些連接和融合包括了產(chǎn)品、生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)線，以及在車間、工廠，企業(yè)和跨企業(yè)各個(gè)層次的生產(chǎn)和業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)，最終實(shí)現(xiàn)對所有系統(tǒng)的互聯(lián)互通，形成一個(gè)以企業(yè)內(nèi)部為核心并延伸到企業(yè)生態(tài)圈內(nèi)的一個(gè)小型互聯(lián)網(wǎng)。企業(yè)將在這個(gè)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)和業(yè)務(wù)進(jìn)程的自動(dòng)化和智能化，從而推進(jìn)生產(chǎn)運(yùn)營的全面優(yōu)化。

第二點(diǎn)是智能化，這些架構(gòu)（特別是工業(yè)4.0）都關(guān)注數(shù)字化或計(jì)算能力與物理系統(tǒng)（如機(jī)床）的有機(jī)合成，通過數(shù)字化和計(jì)算增強(qiáng)物理系統(tǒng)的功能和性能，使這些工業(yè)系統(tǒng)從自動(dòng)化向智能化甚至自主化發(fā)展。

我個(gè)人認(rèn)為，通過全面數(shù)字化和全局互聯(lián)互通從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)和管理流程的智能化是智能工廠的一個(gè)核心理念。在認(rèn)清這個(gè)理念之后，在這些架構(gòu)所看到的差異便主要在于實(shí)施的細(xì)節(jié)和著重點(diǎn)的不同，可以在它們之間按具體的需求而取長補(bǔ)短。值得指出的是，為了智能工廠而建造這樣一個(gè)完善的系統(tǒng)，不言而喻，是非常復(fù)雜的并且可能是曠日持久的。但是，在起步時(shí)應(yīng)該把上述的這個(gè)核心理念作為指導(dǎo)架構(gòu)設(shè)計(jì)的戰(zhàn)略愿景。在具體的實(shí)施中，應(yīng)該根據(jù)每家企業(yè)獨(dú)特的核心價(jià)值的訴求，通過一個(gè)從小到大，從簡單到復(fù)雜的迭代發(fā)展進(jìn)程來實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)戰(zhàn)略愿景。

我個(gè)人在不同程度上參與了IIRA（工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)參考架構(gòu)）和RAMI4.0（工業(yè)4.0參考架構(gòu)模型）的一些相關(guān)的工作，所以對這兩個(gè)架構(gòu)相對比較熟悉。這兩個(gè)架構(gòu)發(fā)表較早也更具代表性。如果把IIRA和RAMI4.0作為例子做個(gè)概括性的分析，不難看出IIRA注重產(chǎn)業(yè)設(shè)備資產(chǎn)的智能化運(yùn)營，強(qiáng)調(diào)對包括制造業(yè)在內(nèi)的各工業(yè)產(chǎn)業(yè)的廣泛適用性、通用性和互操作性，對核心性的架構(gòu)問題提出了概括性的陳述。RAMI4.0則專注于制造業(yè)運(yùn)營整體的智能化，對制造業(yè)運(yùn)營的各個(gè)層次和流程的模式都有比較系統(tǒng)和具體的定義和描述。雖然IIRA和RAMI4.0對系統(tǒng)的分析角度和起點(diǎn)有所不同，但在總體上是相輔相成的，它們的一些基本概念和模式都有很強(qiáng)的對應(yīng)性，甚至可以把RAMI4.0看作是IIRA在制造業(yè)這個(gè)領(lǐng)域的一個(gè)專門化的應(yīng)用。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟和德國工業(yè)4.0平臺兩個(gè)機(jī)構(gòu)已開始攜手合作，在技術(shù)上開始考慮怎樣把這兩個(gè)架構(gòu)融通和整合。因此，在具體的系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)上，這兩個(gè)文檔都有很重要的參考價(jià)值。

粗略地說，RAMI4.0嚴(yán)謹(jǐn)而具體細(xì)微，為智能制造業(yè)量身定做；IIRA則廣泛而輕快靈活，具有跨行業(yè)的適用性。如果一家企業(yè)要從部件、機(jī)床到流程全新建造一個(gè)智能工廠，RAMI4.0應(yīng)是一個(gè)首當(dāng)其選的基本參考架構(gòu)。如果一家企業(yè)要快速靈活地在現(xiàn)有的生產(chǎn)系統(tǒng)中逐步實(shí)現(xiàn)智慧生產(chǎn)運(yùn)營的能力，并希望在短期內(nèi)獲得業(yè)務(wù)價(jià)值（我個(gè)人覺得這一點(diǎn)非常重要），IIRA應(yīng)是一個(gè)比較有效的基本參考架構(gòu)。但是，無論選取哪一種參考架構(gòu)作為起點(diǎn)，它們的作用應(yīng)該是指導(dǎo)性的而不是限制性的，都應(yīng)該根據(jù)具體的需求來靈活采納和應(yīng)用。

當(dāng)務(wù)之急：以解決業(yè)務(wù)問題為突破口

：對于國內(nèi)企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能工廠，您認(rèn)為最關(guān)鍵或者當(dāng)務(wù)之急要解決的問題是什么？您有哪些建議？

在實(shí)現(xiàn)智能工廠的過程中，我們會(huì)遭遇到不少在技術(shù)和實(shí)施方面的挑戰(zhàn)。據(jù)我個(gè)人觀察，在目前的狀態(tài)下對大多數(shù)的制造業(yè)企業(yè)來講，其當(dāng)務(wù)之急要解決的問題是在業(yè)務(wù)上，在實(shí)現(xiàn)智能工廠的戰(zhàn)略和策略方面上。下面我就這個(gè)想法粗略地談?wù)?，拋磚引玉。

首先在戰(zhàn)略上，這些企業(yè)首先要對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能制造等技術(shù)趨勢及其對所在行業(yè)的沖擊有一個(gè)明確的認(rèn)識，并在這個(gè)認(rèn)識上制定企業(yè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)或智能制造戰(zhàn)略愿景，映射出至少未來3～5年后在技術(shù)上和通過這些技術(shù)在業(yè)務(wù)上要占據(jù)的領(lǐng)地。

其次在策略上，在建立戰(zhàn)略愿景之后，開展對企業(yè)的技術(shù)和業(yè)務(wù)現(xiàn)狀與遠(yuǎn)景作比較性的評估，找出差距；接著在這些差距中辨認(rèn)出若干個(gè)在業(yè)務(wù)上有確切價(jià)值并急需解決的問題；最后，在這些問題中選取少數(shù)一些難度低、效益大（低掛果實(shí)）和周期短（不超過6～12個(gè)月）的項(xiàng)目，作為灘頭陣地，快速搶占，早日上馬，早日積累經(jīng)驗(yàn)，早日收取成果和創(chuàng)造價(jià)值。在這個(gè)基礎(chǔ)上，進(jìn)而快速迭代演進(jìn)，擴(kuò)大陣地，縱深拓展，逐漸把分割的領(lǐng)域連成統(tǒng)一的愿景領(lǐng)地。

上述的這些業(yè)務(wù)問題可能在于提升機(jī)器正常運(yùn)行率、提高設(shè)備利用率、增加成品率、降低維護(hù)成本、降低運(yùn)營成本（如降低能源和材料消耗）或優(yōu)化機(jī)群的整體運(yùn)營，以實(shí)現(xiàn)最佳的業(yè)務(wù)成效等各個(gè)方面。無論如何，著重點(diǎn)應(yīng)在于那些能快速見效并能為其它項(xiàng)目展開探索和開創(chuàng)路徑的項(xiàng)目。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和智能制造戰(zhàn)線廣闊、縱深宏大，而且相關(guān)技術(shù)在未來的5～10年內(nèi)會(huì)快速發(fā)展更新，因此，它的實(shí)現(xiàn)會(huì)是一個(gè)不斷更新、加強(qiáng)和完善的過程。所以，在推進(jìn)智能制造時(shí)既要避免企圖為打造一個(gè)面面具全的系統(tǒng)全線出擊而事倍功半甚至中途而廢，也要避免既無戰(zhàn)略遠(yuǎn)景指導(dǎo)也無業(yè)務(wù)價(jià)值驅(qū)動(dòng)的單純由技術(shù)主導(dǎo)的零敲碎打，更要避免對其熟視無睹或措手無策，屢屢拖延，錯(cuò)失良機(jī)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和智能制造為一些企業(yè)的發(fā)展壯大提供了一個(gè)天賜良機(jī)，也會(huì)給一些企業(yè)帶來難以避免的生存危機(jī)，正如互聯(lián)網(wǎng)和由其而生的電子商務(wù)對傳統(tǒng)的商務(wù)行業(yè)的沖擊一樣。以戰(zhàn)略愿景為指導(dǎo)，以業(yè)務(wù)價(jià)值為驅(qū)動(dòng)，以先進(jìn)技術(shù)為手段，以當(dāng)務(wù)之急要解決的業(yè)務(wù)問題為突破口是在現(xiàn)已部署運(yùn)營的生產(chǎn)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)智能化的一條有效途徑。

數(shù)據(jù)分析：驅(qū)動(dòng)引擎

：在實(shí)現(xiàn)智能工廠的過程中，數(shù)據(jù)分析占據(jù)怎樣的位置？

簡單地講，智能是一個(gè)過程，包含了感知、認(rèn)識，根據(jù)目的做出決策并采取行動(dòng)，以得到所期望的效果這樣一個(gè)循環(huán)過程。 更完整一點(diǎn)，它包括學(xué)習(xí)、調(diào)整和適應(yīng)的環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)分析在智能工廠的作用主要在于對設(shè)備運(yùn)行和生產(chǎn)運(yùn)營的狀態(tài)及時(shí)得到準(zhǔn)確的認(rèn)識，并相應(yīng)地做出正確的判斷和決策。通俗一點(diǎn)地說，數(shù)據(jù)和分析對智能工廠的作用就如同燃料和引擎對飛機(jī)或電力和電動(dòng)機(jī)對機(jī)床一樣：在智慧生產(chǎn)和運(yùn)營中，數(shù)據(jù)是燃料電力，而數(shù)據(jù)分析是驅(qū)動(dòng)引擎。

如果我們對數(shù)據(jù)分析作用在智能制造這個(gè)大環(huán)境里在做進(jìn)一步的分析的話，那么不難發(fā)現(xiàn)上述的智能循環(huán)過程具有不同的層次，在每個(gè)層次中有不同的目標(biāo)和特征。這些層次概括性地可以分為三大環(huán)，如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)分析的智能循環(huán)過程

在設(shè)備層上，對單臺設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的收集和分析所得到的結(jié)果，可以反饋回到設(shè)備的自動(dòng)化控制閉環(huán)里，其方法包括通過對控制設(shè)定點(diǎn)和控制模式的動(dòng)態(tài)調(diào)整。通過這種方式可以實(shí)現(xiàn)對設(shè)備運(yùn)行進(jìn)行有據(jù)可依的優(yōu)化，也是將設(shè)備的運(yùn)行從傳統(tǒng)的自動(dòng)化向智能化發(fā)展的一條途徑。傳統(tǒng)的自動(dòng)化系統(tǒng)控制基本上是按設(shè)計(jì)者事先設(shè)定的規(guī)則而實(shí)現(xiàn)的。這些規(guī)則是根據(jù)有限的預(yù)知情景而制定并且具體而固定，難以有效地應(yīng)對事先沒有預(yù)知的情景。在智能化的控制中，這些規(guī)則將是高層次的而且更具有目的性，讓系統(tǒng)自主性地根據(jù)具體的實(shí)時(shí)情景做出優(yōu)化的操作。作為一個(gè)或許過于簡化的例子，自動(dòng)化的車輛只能在特定的地域里根據(jù)事先設(shè)定的固定軌跡和速率行使以避免與障礙物碰撞；智能化的自駕車輛則能根據(jù)“避免與相似障礙物的物體碰撞”的規(guī)則在不同的場景里自主行使。顯然，要實(shí)現(xiàn)智能化的控制需要很強(qiáng)的分析模型和計(jì)算能力，目前人工智能的迅速發(fā)展和計(jì)算能力日益價(jià)廉為實(shí)現(xiàn)智能化控制提供愈來愈強(qiáng)的支持。當(dāng)然，控制系統(tǒng)從自動(dòng)化轉(zhuǎn)向比較完善的智能化需要有一段相當(dāng)長的過渡時(shí)期。在這個(gè)過渡期中，對于大量現(xiàn)已部署的控制系統(tǒng)，為了增強(qiáng)其運(yùn)行的智能化，我們首先可以對這些系統(tǒng)部署外帶的并行計(jì)算分析系統(tǒng)（如工業(yè)網(wǎng)關(guān)），然后在現(xiàn)有接口（如PLC）對這些控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)，并在上述的外帶系統(tǒng)中對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，最后把分析結(jié)果反饋回到控制系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)運(yùn)行的優(yōu)化。

在運(yùn)營層上，相應(yīng)于現(xiàn)有的大型SCADA或DCS，對設(shè)備群的數(shù)據(jù)的收集和分析可以驅(qū)動(dòng)對生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)營智能化的監(jiān)控，包括對故障的智能檢測和診斷，預(yù)測性維護(hù)，能耗和材耗的管理，和其它運(yùn)營方面的優(yōu)化。

在業(yè)務(wù)層上，對設(shè)備運(yùn)營數(shù)據(jù)分析的結(jié)果可以為業(yè)務(wù)規(guī)劃和流程以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)等方面的智能化提供有價(jià)值的信息。

數(shù)據(jù)應(yīng)用：變“被動(dòng)”為“主動(dòng)”

：現(xiàn)在業(yè)內(nèi)很多人都認(rèn)識到了連接與數(shù)據(jù)的重要性，但關(guān)于如何利用數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，從而為智能工廠的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行鋪墊還存在很多誤區(qū)，對此，您怎么看？

目前業(yè)內(nèi)對怎樣利用數(shù)據(jù)有一個(gè)理解，認(rèn)為是，與很多現(xiàn)有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的用法類似，首先收集大量數(shù)據(jù)，然后在這些數(shù)據(jù)中尋找和“挖掘”價(jià)值。我認(rèn)為，這種把數(shù)據(jù)應(yīng)用作為一種事后考慮是一個(gè)不正確的或者至少是很片面的看法，正如我們從來沒有聽說過在電力中“挖掘”動(dòng)力的說法。我認(rèn)為更有效的思考方式應(yīng)該是更主動(dòng)的、更有目的性的，或應(yīng)該是有的放矢的：在生產(chǎn)運(yùn)營中的一系列急需解決的問題中，有哪些是可能通過對生產(chǎn)技術(shù)或流程的智能優(yōu)化來解決的？為了實(shí)現(xiàn)這些智能優(yōu)化，我們需要有哪些信息？為了得到這些信息，我們必須收集哪些數(shù)據(jù)和采取哪些分析？最后，我們需要從哪些設(shè)備和怎樣對這些設(shè)備進(jìn)行連接和收集所需要的數(shù)據(jù)？在智能工廠中，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果應(yīng)該首先是為了增強(qiáng)單機(jī)設(shè)備運(yùn)行和設(shè)備群運(yùn)營的智能程度，而這個(gè)過程要求的是及時(shí)的（接近實(shí)時(shí)的）、連續(xù)性的流式數(shù)據(jù)分析。傳統(tǒng)的批量性的數(shù)據(jù)挖掘方式在智能工廠中會(huì)繼續(xù)有其作用，如為運(yùn)營系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析建立模型或任何其它事后分析而用，但它不是其唯一的或主要的方式。

數(shù)據(jù)平臺的關(guān)鍵：收集、分析、反饋、融合

：隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能制造等概念的興起，業(yè)內(nèi)涌現(xiàn)出很多數(shù)據(jù)分析平臺的企業(yè)，目前這個(gè)市場的現(xiàn)狀如何？

目前數(shù)據(jù)分析平臺的技術(shù)市場非?；钴S，發(fā)展很快，有不同類型的平臺大量涌現(xiàn)，有在云計(jì)算平臺上提供各類數(shù)據(jù)收集、儲存和分析的技術(shù)部件，由用戶選取搭配并整合成完整的分析應(yīng)用；有在云計(jì)算平臺上提供偏重于設(shè)備連接包括安全連接和數(shù)據(jù)上傳的服務(wù)。在這些服務(wù)中，有些比較通用并不針對特定的應(yīng)用作獨(dú)特的支持，而有些則針對工業(yè)或制造業(yè)設(shè)備的運(yùn)營（如監(jiān)控和預(yù)測性維護(hù)等）提供專門的支持；更有些對特定產(chǎn)業(yè)（如石油和天然氣的開采）特制而提供專業(yè)化的支持……這些平臺的大多數(shù)所提供的功能都主要環(huán)繞在上述的設(shè)備運(yùn)營管理環(huán)方面，對其它兩環(huán)特別是設(shè)備控制環(huán)的支持，總體來講都還比較薄弱。與此同時(shí)，這些平臺普遍地需要在某種形式的云計(jì)算平臺上部署，只有極少數(shù)能在本地的生產(chǎn)和運(yùn)營環(huán)境中部署支持某種形式的邊緣計(jì)算，作為設(shè)備或控制系統(tǒng)在本地的并行外帶分析系統(tǒng)。

對現(xiàn)已投產(chǎn)的生產(chǎn)設(shè)備實(shí)施數(shù)據(jù)分析的需求而言，在技術(shù)上最大的挑戰(zhàn)在于怎樣對現(xiàn)有的設(shè)備根據(jù)其接口（如PLC）進(jìn)行連接并能對其數(shù)據(jù)進(jìn)行解析。如果這個(gè)問題得不到解決，無法有效地收集可用的數(shù)據(jù)，再先進(jìn)強(qiáng)大的分析平臺也無用武之地。要有效地解決這個(gè)問題，我們需要行業(yè)內(nèi)的合作，原設(shè)備廠商、客戶或相關(guān)的設(shè)備連接解決方案開發(fā)商緊密協(xié)作，根據(jù)原設(shè)備廠商提供的必要的接口定義和規(guī)格資料，簡易而快速地收集到所需的設(shè)備數(shù)據(jù)。

實(shí)現(xiàn)智能工廠的關(guān)鍵在于怎樣進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和分析并將其結(jié)果即時(shí)反饋到設(shè)備的運(yùn)行和運(yùn)營中，以及怎樣將這些分析結(jié)果與其它業(yè)務(wù)信息融合，以推動(dòng)生產(chǎn)的全面智能化。

：對于數(shù)據(jù)分析平臺來說，得到用戶認(rèn)可的關(guān)鍵是什么？

如上文所述，我個(gè)人認(rèn)為實(shí)現(xiàn)智能工廠的一個(gè)關(guān)鍵在于怎樣對設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和分析并將其結(jié)果即時(shí)地反饋到設(shè)備的運(yùn)行和運(yùn)營中、以及怎樣將這些分析結(jié)果與其它業(yè)務(wù)信息（如市場供求，供應(yīng)鏈等等）融合，以推動(dòng)生產(chǎn)的全面智能化。要有效地實(shí)現(xiàn)這些目的，我覺得有三點(diǎn)值得強(qiáng)調(diào)：

設(shè)備是連續(xù)運(yùn)行的，其運(yùn)行需要連續(xù)的智能反饋。所以分析系統(tǒng)必須對設(shè)備連續(xù)生成的數(shù)據(jù)流進(jìn)行流式分析, 及時(shí)并持續(xù)地為決策提供信息流, 即時(shí)自動(dòng)化地應(yīng)用于設(shè)備連續(xù)的運(yùn)行和運(yùn)營流程中。反過來說，基于批量性和被動(dòng)性查詢的傳統(tǒng)分析框架并不能有效地支持設(shè)備連續(xù)性的運(yùn)行和運(yùn)營。因而，流式分析必須是這些數(shù)據(jù)分析平臺的首要功能。

其次，從安全性、可靠性和有效性（如對時(shí)延和數(shù)據(jù)流量的約束）等方面去考慮，這些數(shù)據(jù)分析平臺必須提供分布式的分析，使其分析功能能夠在設(shè)備或生產(chǎn)設(shè)施的本地部署，支持邊緣計(jì)算的模式。

最后，這些數(shù)據(jù)分析平臺應(yīng)該把所需的先進(jìn)和難度大的分析技術(shù)提升和簡化，為客戶提供簡易部署、定制和維護(hù)的開箱即用分析系統(tǒng)，使客戶能夠快速迭代地演進(jìn)其智能工廠應(yīng)用?；诓簧僦圃鞓I(yè)企業(yè)并不專長于信息技術(shù)這一個(gè)現(xiàn)狀，我們應(yīng)該盡力使他們在開發(fā)智能工廠的過程中受益于最新的包括機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能在內(nèi)的高級數(shù)據(jù)分析技術(shù)，但不受其復(fù)雜性和特殊專業(yè)人才需求所困。AP